网络爬虫、机器学习及数据可视化应用在线科研开始时间

天天见闻 天天见闻 2023-07-05 教育 阅读: 94
摘要: 目录 1。什么背景最受名校欢迎? 2背景提升介绍采用案例共享 3就业前景大学排名 数据科学是运用科学方法、过程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。

目录

1️⃣ 什么背景最受名校青睐?

2️⃣ 背景提升介绍录取案例分享

3️⃣ 就业前景院校排名

数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。

申请数据科学专业

什么背景最受名校青睐?

以卡内基梅隆大学为例,申请该校数据科学硕士,需要正规大学本科毕业,申请人要有计算机科学、数学、统计学等相关专业背景,GPA3.0以上,还要提交GRE成绩。语言方面,托福不低于100分。雅思7.0分。

科研力Plus针对想申请数据科学/计算机科学/数据可视化等热门专业的同学,专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目,参与研究前沿课题,让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验,还可以积累一段言之有物的实战经历,增强名校申请竞争力!

科研力Plus

话不多说,开始深度解析科研项目

?课题名称:

Python在网络爬虫、机器学习及数据可视化中的应用

?️在线科研开始时间:2023-07-22

?面授科研开始时间:2023-08-06

?涉及专业:数据科学、计算机科学、数据可视化

?招生对象:高中生、大学生

?项目地点:上海

授课教授:

麻省理工学院终身教授

Mark导师现任麻省理工学院(MIT)终身教授,曾获素有“诺贝尔风向标”美誉的美国斯隆研究奖、国际最具声望的博士后奖励Hubble Fellow,并在多个年份获得Web of Science高被引学者称号。

Mark导师的研究兴趣聚焦机器学习、数据科学、人工智能、宇宙物理等,善于利用高性能超级计算机强大的数据处理能力进行数值模拟,训练机器学习和深度学习模型,借助机器学习与数据科学技术分析模拟数据。

导师部分简历

科研要点:

项目内容包括Python编程与数据可视化、Python 可视化程序库Matplotlib、Numpy框架、数据获取、数据检索、数据探索、数据可视化分析、数据可视化框架Tableau等。学生将通过项目,在项目结束时,自选Python框架,开发数据可视化应用,提交个性化研究课题项目报告,进行成果展示。

适合人群:

✅ 对数据科学、计算机科学、数据可视化等感兴趣的学生

✅ 未来希望在数据科学专业发展的学生

✅ 想要学习论文写作,锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生

✅ 有意愿从事科研实践,产出学术科研报告和论文成果的学生

✅ 希望在该领域深入研究,培养学术思维,提升学术背景软实力的学生

项目安排:

1 项目周期:

2周在线科研+2周深入面授科研与实验室Workshop+5周不限时线上论文指导

2 课题大纲:

Python编程与数据可视化:Python中的基础语法与逻辑

Python编程与数据可视化:Pandas、Matplotlib等常用包

机器学习与数据分析

网络爬虫、数据抓取及存储技术

学术研讨阶段1:教授与各组学生探讨并评估个性化研究课题可行性,帮助学生明晰后续科研思路

学术研讨阶段2:学生将在本周课前完成程序设计原型(prototype)及伪代码(Pseudocode),教授将根据各组进度进行个性化指导,确保学生优质的终期课题产出

项目成果展示

论文辅导

3 课时安排:

项目产出:

● 推荐信

优秀学员获主导师Reference Letter

● 论文发表

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(可用于申请)

● 科研项目材料

与诺贝尔奖得主交流机会

学术报告

结业证书

成绩单

助力申请:

参加科研项目之前:履历上没有深度经历

?科研项目之后:丰富履历,提高升学、求职成功概率

参加科研项目之前:申请文书陈词滥调

?科研项目之后:积累高含金量文书素材,打造个性化申请故事,展现背景软实力

参加科研项目之前:适应不了名校学习节奏

?科研项目之后:夯实基础,以丰富的经验和前沿的思维快人一步

学员案例:

C同学 天津工业大学 GPA:91 雅思:7.0

参加科研项目:人工智能专题:语音交互与自然语言处理

获得伦敦国王学院数据科学硕士offer

W同学 国内top2高校

参加科研项目:机器学习与数据科学专题:监督式与非监督式学习,基于SVM、K-means等分类与聚类方式的算法研究

获得哈佛大学数据科学专业硕士offer

看完了科研项目介绍和学员案例

最后来介绍一下数据科学就业方向和院校排名

希望能给准备升学的你以参考:

就业方向

由于数据科学的应用性强,目前除了互联网行业外,电信、能源、金融、医疗等传统行业也十分看重数据分析的解决方案,甚至环境、城市规划、文化遗产保护等行业也有数据科学的应用,因此该专业的学生毕业后就业方向相当广。

院校排名

1. 麻省理工学院 United States

2. 卡内基梅隆大学 United States

3. 斯坦福大学 United States

4. 加州大学伯克利分校 United States

5. 牛津大学 United Kingdom

6. 新加坡国立大学 Singapore

7. 剑桥大学 United Kingdom

8. 哈佛大学 United States

9. 苏黎世联邦理工学院 Switzerland

10. 洛桑联邦理工学院 Switzerland

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